CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ

35



Hình 4.2 Khối điều khiển trung tâm

Đây là khối được thiết kế và làm bằng tay. Trên một bo mạch 10x10 cm. Có tích hợp

đầy đủ các cổng nạp cho chương trình, cổng Com để kết nối máy tính. Mạch này có

thể được cấp nguồn từ adaptor hoặc từ pin.

a. Khối mạch tích hợp

Sau khi thiết kế phiên bản một còn một số hạn chế về nguồn, kích thước, khả năng

linh hoạt có thể mang trên cơ thể. Phiên bản hai được thiết kế lại giảm bớt các khối

chức năng nhưng có thể gần giống hơn một thiết bị có khả năng mang theo người.



Hình 4.3 Khối mạch tích hợp mặt trước



36



Hình 4.4 Khối mạch tích hợp mặt sau



b. Giao diện trên máy tính.

Đã được hoàn thành từ chương trình Visual Basic có khả năng kết nối và nhận dữ liệu từ cổng

Com trên mô đun phát hiện ngã và truyền về máy tính thông qua cáp kết nối Usb to Com.



4.2 Khả năng hoạt động

a. Khả năng hiển thị gia tốc đối tượng trên LCD

- Khi modul nhận dạng nằm ngang với mặt đất gia tốc theo trục Z



Hình 4.5 Khi modul nhận dạng nằm ngang với mặt đất gia tốc theo trục Z

- Khi modul nằm nghiêng gia tốc theo trục X



37



Hình 4.8 - Khi modul nằm nghiêng gia tốc theo trục X



- Khi modul nằm nghiêng gia tốc theo trục Y



Hình 4.6 - Khi modul nằm nghiêng gia tốc theo trục Y

b. Khả năng khảo sát trên giao diện máy tính

Do khả năng lọc nhiễu còn hạn chế và đặc tính không ổn định của linh kiện cũng như

đường truyền mà tín hiệu nhận được còn chưa đúng với tính toán lý thuyết.



38



Hình 4.7 Tín hiệu cảm biến giám sát khi đứng im



Hình 4.8 Tín hiệu cảm biến khi ngồi xuống đứng lên nhanh



39



Hình 4.9 Tín hiệu cảm biến giám sát trạng thái đi



Hình 4.10 Tín hiệu gia tốc trạng thái ngã, chấn động

Hệ thống hoạt động giao tiếp với các thiết bị ngoại vi tốt. Trong quá trình thử nghiệm khả

năng nhận đúng của hệ thống là trên 75%.



40



KẾT LUẬN

Thiết bị cảnh báo ngã ở người cao tuổi là một ứng dụng mới mẻ trong nước, có tiềm năng

phát triển và thương mại hóa. Luận văn này thể hiện một công việc được thực hiện xuyên

suốt từ nghiên cứu lý thuyết, thực thi phần cứng và lập trình nhúng dù chương trình còn

khá đơn giản. Để thực hiện được đề tài cần ứng dụng khá nhiều các công nghệ liên quan

như sử dụng và xử lý tín hiệu từ cảm biến gia tốc vi cơ điện tử, nghiên cứu các chuẩn và

quy tắc truyền thông: SPI, UART, truyền tin nhắn SMS. Ngoài ra cần phải nghiên cứu

động lực học cũng như nghiên cứu thực nghiệm đối với hiện tượng ngã ở người cao tuổi.

Sau khi hoàn thành đề tài, học viên đã chế tạo ra một hệ thống prototype cảnh báo ngã.

Luận văn có đề cập tới 3 giải thuật phát hiện ngã khác nhau là: 1) Phát hiện tác động đơn

giản; 2) Phát hiện ngã dựa vào định hướng; 3) Phát hiện ngã dựa vào định hướng đầu

cuối và định hướng quá trình. Trong đó giải thuật thứ 3 là do tác giả đề xuất trên cơ sở

giải thuật 2) đã được đề cập trong tài liệu [9] nhằm khắc phục những hạn chế của nhóm

tác giả. Trong quá trình thực hiện, chương trình đã hoạt động tốt với giải thuật 1 (xem

phụ lục), còn các giải thuật nâng cao hơn vẫn chưa hoạt động ổn định.

Đề tài thực hiện được giải thuật phát hiện ngã dựa vào gia tốc của người mang thiết bị và

góc di chuyển của người mang. Đồng thời, có thể nghiên cứu được chuyển động của đối

tượng một cách trực quan dựa vào giao diện máy tính được thiết kế cùng. Đây là một đề

tài mang tính thực tiễn cao vì vậy khi tiến hành nghiên cứu thiết kế học viên cũng gặp

nhiều khó khăn tuy nhiên cũng đã hoàn thành được các công việc đề ra trong đề cương

luận văn.

Bước tiếp theo của luận văn, học viên sẽ đi sâu vào việc cải thiện độ chính xác của thuật

toán nhằm từng bước đưa vào ứng dụng thực tiễn.



41



TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Quốc Trung (2002), Xử lý tín hiệu số và lọc số, Nhà xuất bản Đại học

Quốc gia Hà Nội.

2. Nguyễn Văn Hòa (2005), Giáo trình đo lường điện và cảm biến đo lường, Nhà xuất

bản giáo dục.

3. Nguyễn Văn Khang (2007), Động lực học hệ nhiều vật, Nhà xuất bản khoa học và

kỹ thuật.

4. Clark, Russell D., Stephen R. Lord, and Ian W. Webster. "Clinical parameters

associated with falls in an elderly population." Gerontology 39.2 (2009): 117-123.

5. Phillips, Lisa RS, Gaynor Parfitt, and Alex V. Rowlands. "Calibration of the

GENEA accelerometer for assessment of physical activity intensity in children."

Journal of Science and Medicine in Sport (2012).

6. Liu, Jiayang, et al. "uWave: Accelerometer-based personalized gesture recognition

and its applications." Pervasive and Mobile Computing 5.6 (2009): 657-675.

7. Tudor-Locke, Catrine, et al. "Accelerometer profiles of physical activity and

inactivity in normal weight, overweight, and obese US men and women." Int J

Behav Nutr Phys Act 7.1 (2010): 60.

8. Lai, Chin, et al. "Adaptive body posture analysis using collaborative multi-sensors

for elderly falling detection." IEEE Intell Syst 25.2 (2010): 20-30.

9. Jey Chen (2005), Wearable Sensors for Reliable Fall Detection, Proceedings of the

IEEE.



42

PHỤ LỤC

1. Code Atmega

/*****************************************************

Chip type



: ATmega8



Program type



: Application



Clock frequency



: 8.000000 MHz



Memory model



: Small



External RAM size : 0

Data Stack size



: 256



*****************************************************/

#include

#asm

.equ __lcd_port=0x1B ;PORTA

#endasm

#include

#include

#include

#include

#define SS PORTB.4

#define THRESH_TAP

#define DUR



29



33



#define THRESH_FF



40



#define TIME_FF



41



#define TAP_AXES



42



#define BW_RATE



44



#define POWER_CTL



45



#define DATA_FORMAT

#define FIFO_CTL



56



#define FIFO_STATUS

#define OFSX



49



30



57